PHP使用MongoDB存储经纬度，查询距离

https://blog.csdn.net/qq_40012295/article/details/84861466

https://docs.mongodb.com/manual/reference/command/geoNear/index.html

https://juejin.im/entry/5b7cfe296fb9a019d80a8ed8

 

<?php

/*
使用命令创建数据库：
use user

使用命令创建集合：
db.createCollection(user)

使用命令创建2dsphere索引：
db.user.createIndex({location: "2dsphere"})
*/

//PHP代码插入经纬度数据：
function uploadMongoDBLocation()
{
    $document = [
        'name' => '张三',
        'location' => [
            (float)115.036545,
            (float)36.313916,
        ],
    ];
    $manager = new \MongoDB\Driver\Manager('mongodb://127.0.0.1:27017');
    $bulk = new \MongoDB\Driver\BulkWrite;
    $bulk->insert($document); // 可连续使用多个insert
    $writeConcern = new \MongoDB\Driver\WriteConcern(\MongoDB\Driver\WriteConcern::MAJORITY, 1000);
    $res = $manager->executeBulkWrite('user.user', $bulk, $writeConcern);
    return $res;
}

//PHP代码查询距离：
//注意：这里使用的command根据版本不同，用法可能会有区别，这里使用的MongoDB版本是3.6.5
function findMongoDBLocation()
{
    $document = [
        'geoNear' => 'user',
        'near' => [
            'type' => 'Point',
            'coordinates' => [(float)'115.042725', (float)'36.312956'],
        ],
        'spherical' => true,
        'minDistance' => 0,
        'maxDistance' => 100000,
        'num' => 1000
    ];
    $command = new \MongoDB\Driver\Command($document);
    $manager = new \MongoDB\Driver\Manager('mongodb://127.0.0.1:27017');
    $cursor = $manager->executeCommand('user', $command);
    $items = [];
    foreach ($cursor as $document) {
        $total = count($document->results);
        if ($total > 0) {
            foreach ($document->results as $result) {
                $item = json_decode(json_encode($result->obj), true);
                $item['distance'] = intval($result->dis);
                unset($item['_id']);
                $items[] = $item;
            }
        }
    }
    return $items;
}

 

https://zhuanlan.zhihu.com/p/51839804

MongoDB实现附近的人

往数据库中批量插入数据，use mage切换到mage数据库，执行db.user.insertMany()，user是文档名，insertMany()是批量插入命令，里面传入json数组，
{'name':'杨帅哥', 'address':'江西省南昌市青山湖区市场和质量监督管理局', 'gender':1, loc:[115.993121,28.676436]}
代表一条用户数据，其中gender：0代表女1，代表男，loc是一个经纬度的数组，当然也可以是loc : { lng : 115.993067 , lat : 28.67606 }，但官方推荐数组。

db.user.insertMany([
 {'name':'杨帅哥', 'address':'江西省南昌市青山湖区市场和质量监督管理局', 'gender':1, loc:[115.993121,28.676436]},
 {'name':'王美眉', 'address':'江西省南昌市青山湖区创新一路职位小厨', 'gender':0, loc:[116.000093,28.679402]},
 {'name':'张美眉', 'address':'江西省南昌市青山湖区紫阳大道1916号', 'gender':0, loc:[115.999967,28.679743]},
 {'name':'李美眉', 'address':'江西省南昌市青山湖区云中城', 'gender':0, loc:[115.995593,28.681632]},
 {'name':'彭美眉', 'address':'江西省南昌市青山湖区北京东路1666号', 'gender':0, loc:[115.975543,28.679509]},
 {'name':'赵美眉', 'address':'江西省南昌市青山湖区市场一路大润发', 'gender':0, loc:[115.968428,28.669368]},
 {'name':'廖美眉', 'address':'江西省南昌市南昌县奥林匹克中心', 'gender':0, loc:[116.035262,28.677037]},
 {'name':'余帅哥', 'address':'江西省南昌市南昌县科技学院瑶湖校区', 'gender':1, loc:[116.02477,28.68667]},
 {'name':'吴帅哥', 'address':'江西省南昌市青山湖区创新一路母婴店', 'gender':1, loc:[116.002384,28.683865]},
 {'name':'何帅哥', 'address':'江西省南昌市青山湖区紫阳大道2999号', 'gender':1, loc:[116.000821,28.68129]},
])

 

设置2d索引

因为我以二维平面上点的方式存储的数据，想要进行LBS查询，那么要设置2d索引。db.user.createIndex({'loc':"2d"})其中loc是索引的字段。

六、查询附近200米的人

查询附近的人，首先的指导当前用户所在的经纬度，如果不仅想要得到数据还要得到距离，那么可以使用$geoNear指令，如果距离自己去计算可以使用$near或者$geoWithin然后在手动计算距离。此处采用$geoNear指令查询附近2000m的人。

db.user.aggregate({
    $geoNear:{
        near: [115.999567,28.681813], // 当前坐标
        spherical: true, // 计算球面距离
        distanceMultiplier: 6378137, // 地球半径,单位是米,那么的除的记录也是米
        maxDistance: 2000/6378137, // 过滤条件2000米内，需要弧度
        distanceField: "distance" // 距离字段别名
    }
})

    public function CI_mongodb($data)
    {
        //near: [115.999567,28.681813], // 当前坐标
        //spherical: true, // 计算球面距离
        //distanceMultiplier: 6378137, // 地球半径,单位是米,那么的除的记录也是米
        //maxDistance: 400/6378137, // 过滤条件2000米内，需要弧度
        //distanceField: "distance" // 距离字段别名

        $document = [
            'geoNear' => 'user',
            'near' => [(float)'115.999567', (float)'28.681813'],
            'spherical' => true,
            'distanceMultiplier' => 6378137,
            'maxDistance' => 400 / 6378137,
            'num' => 2,
        ];
        $res = $this>CI>lib_mongodb>command($document);
        PE($res);
    
    }